多模态理解生成“大一统”！Meta&港大等重磅发布Tuna：统一视觉表征，性能碾压Show-o2

文章主旨：

Tuna模型通过统一视觉表示实现图像/视频理解、生成和编辑任务的性能突破，并提供了一种原生的统一多模态解决方案。

关键要点：

• Tuna采用统一视觉表示，将VAE编码器和表示编码器结合以支持语义理解和细节生成任务。
• 通过三阶段训练流程优化模型性能，涵盖图像描述、生成和编辑任务。
• 实验验证了Tuna在多模态基准测试中的SOTA表现，显著优于解耦模型和其他统一表示设计。
• 消融研究表明统一视觉表示的设计能有效增强理解和生成任务的协同性。
• 定性结果证明Tuna在复杂任务上具有较强的语义理解和生成能力。

内容结构：

1. 解决的问题：当前统一多模态模型性能不足，缺乏兼顾理解和生成任务的统一视觉表示。
2. 提出的方案：设计Tuna模型，通过统一视觉表示连接VAE编码器和表示编码器。
3. 技术与实现：采用自回归预测、流匹配技术及三阶段训练流程以优化模型性能。
4. 实验与结果：
   • 图像理解：在MME、GQA等基准上达到SOTA性能。
   • 图像生成与编辑：在多基准测试中表现优异，证明其生成质量和编辑能力。
   • 视频理解与生成：在视频基准上表现出色，超越现有模型。
5. 消融实验与分析：验证统一视觉表示设计的优势，证明其在理解和生成任务上的协同性。
6. 结论：总结Tuna的创新设计及性能突破，强调其在统一多模态任务中的竞争力。

文章总结：

Tuna通过统一视觉表示设计突破了多模态模型理解与生成任务间的平衡难题，提供了高性能、原生统一的解决方案。

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